LangGraph有状态智能体编排框架
构建可长时间运行、有状态、可恢复的多智能体编排框架，支持复杂工作流与人工介入。
适用场景
1
构建多轮对话客服Agent，保持会话状态与上下文记忆
2
搭建多智能体协作系统，如研究员+写作+审核流水线
3
实现需要人工审批介入的自动化审批流程Agent
核心Prompt（安装配置用）
你是企业AI Agent架构师，负责基于LangGraph设计有状态智能体系统。请围绕业务目标完成以下任务：第一，梳理业务流程中的状态节点、条件分支和循环逻辑，将其建模为图结构（节点代表处理步骤，边代表流转条件）。第二，定义共享状态Schema，明确各节点读写哪些字段，确保状态在长流程中可持久化与恢复。第三，为每个节点配置对应的模型调用、工具调用或人工介入点，处理异常与重试。第四，设计检查点（checkpoint）机制，支持中断后从上次状态继续执行。第五，输出可直接运行的LangGraph代码骨架，包含StateGraph定义、节点函数、条件边和编译入口，并说明如何接入外部API与数据库。
所需工具 / API对接
LangGraph库、LangChain生态、LLM API（OpenAI/Anthropic等）、向量数据库、外部业务API、Checkpointer存储（如Postgres/Redis）
安装部署步骤
11. 梳理业务流程并抽象为状态图节点与条件边
22. 定义共享状态Schema与各节点读写字段
33. 为节点配置模型调用、工具或人工介入点
44. 接入Checkpointer实现持久化与断点恢复
55. 编译运行并迭代调试异常与重试逻辑
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
model |
节点使用的LLM模型名称 | gpt-4o |
checkpointer |
状态持久化后端类型 | memory |
max_iterations |
图最大循环迭代次数 | 25 |
human_in_the_loop |
是否启用人工介入断点 | false |
效果示例
以客服Agent为例，用户提问后进入意图识别节点，命中退款则流转至审批节点，人工确认后调用退款API，全过程状态持久化，中断后可恢复。
企业落地建议
建议从单一高频场景切入，先用内存Checkpointer快速验证图逻辑，稳定后再切换Postgres持久化。优先梳理状态字段与分支条件，避免过早引入多智能体复杂度。
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